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  1. 波士顿房价决策树python编码

  2. 波士顿房价机器学习作业python编码,策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法,首先对数据进行处理,利用归纳算法生成可读的规则和决策树,然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。 决策树方法最早产生于上世纪60年代,到70年代末。由J Ross Quinlan提出了ID3算法,此算法的目的在于减少树的深度。但是忽略了叶子数目的研究。C4.5算法在ID3算法的基础上进行了改进,对于预测变量的缺值处理、剪枝技术、派生规则等方面作了较大改进,
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-06-14
    • 文件大小:3072
    • 提供者:qq_32900573
  1. boston_housing.txt(波士顿房价数据txt)

  2. 经典波士顿房价数据集(txt版本),当时我因为网络原因无法用python下载,现在分享给大家,拿走不谢。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2019-07-16
    • 文件大小:49152
    • 提供者:xjtu_xiao
  1. 波士顿房价预测训练数据.zip

  2. 经典的波士顿房价预测任务的训练数据训
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-05-12
    • 文件大小:13312
    • 提供者:weixin_43691058
  1. 波士顿房价预测数据集.csv

  2. 波士顿房价预测案例中CSV格式有表头,可用于深度学习中的数据集,12类影响房价的数据乙级最后的平均房价都有
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-02-05
    • 文件大小:28672
    • 提供者:qq_42325947
  1. 波士顿房价预测 数据集data.rar

  2. 人工智能,机器学习最好的案例,数据集真实有效 波士顿房价预测 数据集 多元线性回归模型-最好的数据集
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-10-20
    • 文件大小:10240
    • 提供者:weixin_37647148
  1. 波士顿房价预测文档说明.docx

  2. 波士顿房价预测 数据集data.rar-机器学习文档类资源 人工智能,机器学习最好的案例,数据集真实有效波士顿房价预测 数据集多元线性回归模型
  3. 所属分类:算法与数据结构

    • 发布日期:2020-05-25
    • 文件大小:276480
    • 提供者:u014044931
  1. keras数据集合集_mnist_imdb_路透社_波士顿房价.rar

  2. 一些常用的深度学习入门数据集集合,包括入门必备的mnist数据集,二分类问题的imdb数据集,多分类的路透社数据集和回归问题的波士顿房价数据集。要是下载有问题可以自己下载好放到keras/datasets中,方法参照https://blog.csdn.net/WILDCHAP_/article/details/107540366
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-07-24
    • 文件大小:30408704
    • 提供者:WILDCHAP_
  1. 波士顿房价数据集.zip

  2. 波士顿房价数据集用于文章中的线性回归和其他算法,非常好用, 波士顿房价数据集用于文章中的线性回归和其他算法,非常好用, 波士顿房价数据集用于文章中的线性回归和其他算法,非常好用, 波士顿房价数据集用于文章中的线性回归和其他算法,非常好用, 波士顿房价数据集用于文章中的线性回归和其他算法,非常好用,
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2020-08-14
    • 文件大小:129024
    • 提供者:ziqingnian
  1. bostonhouseprice波士顿房价数据集

  2. bostonhouseprice波士顿房价数据集
  3. 所属分类:数据库

    • 发布日期:2017-04-10
    • 文件大小:52224
    • 提供者:zanfunuo9076
  1. python波士顿房价预测.zip

  2. python 波士顿房价预测 吴恩达
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-09-15
    • 文件大小:4096
    • 提供者:MR_Phon
  1. 机器学习实验(Lasso求解算法预测波士顿房价)实验报告和代码

  2. 1.自编 Lasso 算法,求解方法不限(最小角度规划和快速迭代收缩阈值 FIST 或者其他),说明采用的是何种类型求解方法。2.基于波士顿房价数据集,采用自编 Lasso 算法预测波士顿房价。共 506 个样本,前一半样本作为训练集,后一半样本作为测试集。给出模型在 RMSE 指标上的表现。3. 使用 scikit-learn 实现的回归算法(至少 3 种)来预测波斯顿房价,并对比结果。
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2020-11-25
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:qq_41894686
  1. 波士顿房价数据EXCEL

  2. 波士顿房价数据EXCEL
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2020-12-17
    • 文件大小:57344
    • 提供者:qq_43202405
  1. 避免线性回归的过拟合(二):线性回归的改进——岭回归(附波士顿房价预测案例源代码)

  2. 线性回归的改进-岭回归 文章源代码下载地址:波士顿房价岭回归正则化预测代码实现 文章目录线性回归的改进-岭回归1.API2.观察正则化程度的变化,对结果的影响?3.波士顿房价正则化预测代码4.结果 1.API sklearn.linear_model.Ridge(alpha=1.0, fit_intercept=True,solver=“auto”, normalize=False) 具有l2正则化的线性回归 alpha:正则化力度,也叫 λ λ取值:0~1 1~10 solver:会根据数据
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-22
    • 文件大小:180224
    • 提供者:weixin_38652058
  1. 线性回归模型预测波士顿房价并绘图

  2. 波士顿房价 这是 sklearn.datasets 里的一种 Toy Dataset ,包含503个美国波士顿房价的观测值,是内置的小数据集,也是研究回归算法的优秀数据集。 Python编程实现 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as fm import numpy as np import pandas as pd from sklearn.datasets import load_boston fro
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-22
    • 文件大小:125952
    • 提供者:weixin_38725902
  1. Tensorflow波士顿房价预测学习记录

  2. Tensorflow波士顿房价预测学习记录 第一.导入需要的库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf numpy数组用来初始化(后文) matplotlib用来画图,可以更加明显的突出数据的变化 第二.加载波士顿地价 介绍 波士顿房价数据集是统计的20世纪70年代中期波士顿郊区房价的中位数,统计了当时教区部分的犯罪率、房产税等共计13个指标,统计出房价,试图能找到那些指标与房价的关系
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-21
    • 文件大小:86016
    • 提供者:weixin_38615783
  1. Boston-Housing-Price:本项目是对经典机器学习案例-波士顿房价预测模型的复现-源码

  2. 波士顿住房价格 本项目是对经典机器学习案例-波士顿房价预测模型的复现。 主要收获: 复现流程参考了泰坦尼克案例的分析流程。 巩固探索性分析的一般方法与流程。 作者:许健铭
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-09
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_42100188
  1. 深度学习经典入门项目—波士顿房价预测-附件资源

  2. 深度学习经典入门项目—波士顿房价预测-附件资源
  3. 所属分类:互联网

  1. 深度学习经典入门项目—波士顿房价预测-附件资源

  2. 深度学习经典入门项目—波士顿房价预测-附件资源
  3. 所属分类:互联网

  1. 波士顿:波士顿房价数据的有监督和无监督机器学习-源码

  2. 波士顿:波士顿房价数据的有监督和无监督机器学习
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:575488
    • 提供者:weixin_42146086
  1. Matplotlib基础03:波士顿房价数据集可视化

  2. Matplotlib基础03:利用已学知识绘制boston房价的影响因素表 波士顿房价数据集介绍 散点图描绘这些因素对房价的影响 1.我们先下载数据集 boston = tf.keras.datasets.boston_housing #加载数据,分训练集与测试集 (train_x,train_y),(test_x,test_y) = boston.load_data(test_split=0) #我们让测试数据为0,这里的test_split是划分数据集中测试集的比例的 print(le
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:711680
    • 提供者:weixin_38690089
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